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Full-Lifecycle Data Governance for Embodied Intelligence
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-5764-6_23.png)
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摘要
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随着具身智能技术的发展和人形机器人的加速工业化，数据供应不足已成为行业突破的核心瓶颈。多源真实机器人与仿真数据的高效处理系统为模型训练开辟了新路径，但面临跨模态融合和场景泛化等挑战。为解决此问题，本文提出一种全生命周期数据管理方案以构建系统性数据集体系：从场景工程出发，涵盖机器人本体选择、分层任务规划、多模态采集及全链质量检测，整合仿真与真实机器人数据形成虚实反馈闭环。在主流VLA模型（pi 0）上的验证表明，该方案产出的数据集在数据多样性、场景覆盖度和标注精度方面表现优异，满足具身智能模型的高质量数据需求，并为提升模型鲁棒性和泛化能力提供基础支持。
Keyword:
Embodied Intelligence
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